Solución de Aceleración de la Plataforma de IA para Imágenes Médicas: Optimización de la Transmisión de Datos y el Cálculo

Las imágenes médicas representan una de las aplicaciones más prometedoras deEn el ámbito sanitarioEl mercado mundial de IA en imágenes médicas se proyecta a superar los $4.5 mil millones para el año 2028, impulsado por el aumento de los volúmenes de imágenes, la escasez de radiólogos y la probada capacidad de la IA para mejorar la precisión del diagnóstico. the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructureUn hospital de tamaño mediano típico genera más de 50 TB dedatos médicosEn la actualidad, se utilizan más de un millón de tomografías anuales, principalmente de sistemas de tomografía computarizada, resonancia magnética y PET.

Las organizaciones de atención médica se encuentran con importantes barreras técnicas al implementar soluciones de IA para imágenes médicas, principalmente debido a la escala masiva y la sensibilidad de los datos de imagen.

• La latencia de transferencia de datos:Mover estudios de imágenes de varios gigabytes de los archivos PACS a los servidores de GPU para su procesamiento puede tomar minutos utilizando redes convencionales,crear retrasos inaceptables en los flujos de trabajo de diagnóstico sensibles al tiempo.
• Sobrecarga del sistema de almacenamiento:Los sistemas tradicionales de almacenamiento conectado a la red (NAS, por sus siglas en inglés) se abruman durante las horas pico cuando múltiples aplicaciones de IA y radiólogos acceden simultáneamente a grandes conjuntos de datos de imágenes.
• Ineficiencia computacional:Los servidores de GPU a menudo se quedan inactivos esperando que se complete la transferencia de datos, lo que resulta en bajas tasas de utilización del hardware de aceleración de IA costoso.
• Seguridad y cumplimiento de los datos:Los datos de imágenes médicas requieren estrictas medidas de seguridad y cumplimiento de HIPAA durante todo el procesamiento, lo que agrega complejidad a la implementación del flujo de trabajo de IA.
• Limitaciones de escalabilidad:La infraestructura existente a menudo no puede escalar económicamente para manejar volúmenes de imágenes crecientes y modelos de IA cada vez más complejos.

Estos desafíos a menudo resultan en un diagnóstico retrasado, un aumento de los costos y un ROI limitado de las inversiones en IA, lo que en última instancia afecta la calidad de la atención al paciente.

Mellanox aborda estos desafíos a través de una arquitectura de aceleración de datosEn el ámbito sanitarioLas cargas de trabajo, optimizando tanto el movimiento de datos como la eficiencia computacional.

• Red Mellanox de alto rendimiento:infraestructura 100/200/400GbE de extremo a extremo con tecnología RDMA (Remote Direct Memory Access) que permite la transferencia directa de datos de memoria a memoria entre sistemas de almacenamiento, servidores y GPU,reducción de la latencia hasta en un 90% en comparación con las redes TCP/IP tradicionales.
• NVMe-oF Acceso acelerado al almacenamiento:La tecnología NVMe over Fabrics permite a los servidores de IA acceder directamente a datos de imágenes de matrices de almacenamiento centralizadas con un rendimiento similar al local, eliminando los cuellos de botella de la red de almacenamiento.
• Tecnología de GPU-Direct:Permite la transferencia directa de datos entre los adaptadores de red y las GPU sin la participación de la CPU, reduciendo significativamente los gastos generales de procesamiento y mejorando la eficiencia general del sistema paradatos médicosprocesamiento.
• Calidad avanzada del servicio (QoS):Prioriza el tráfico de diagnóstico crítico sobre las cargas de trabajo menos sensibles al tiempo, garantizando un rendimiento constante durante los períodos de mayor uso.
• Procesamiento seguro de datos:Las características de cifrado y seguridad aceleradas por hardware mantienen la protección de datos en toda la tubería de procesamiento de IA sin comprometer el rendimiento.

La implementación de la infraestructura acelerada de Mellanox ofrece mejoras medibles en todos los aspectos del despliegue de IA de imágenes médicas.

Estas mejoras en el rendimiento se traducen en beneficios clínicos significativos, incluido un diagnóstico más rápido, una mayor productividad del radiólogo,y la capacidad de implementar algoritmos de IA más sofisticados para mejorar la precisión del diagnóstico.

Un sistema de salud multi-hospitalario implementó la infraestructura acelerada de Mellanox para apoyar su iniciativa de IA en toda la empresa, procesando más de 25,000 estudios de imágenes mensuales en 5 hospitales.El despliegue contó con un 200GbEConexión en red de MellanoxLos resultados incluyeron una reducción del 68% en el tiempo de diagnóstico para casos de emergencia y un aumento del 40% en la capacidad de lectura del radiólogo,mientras logran 99.99% de disponibilidad del sistema y cumplimiento completo de HIPAA.

El éxito de la aplicación deEn el ámbito sanitarioEn la imagen médica depende de superar los desafíos fundamentales de la infraestructura de datos.La solución optimizada de Mellanox proporciona la base de alto rendimiento necesaria para aprovechar todo el potencial de la IA en medicina diagnóstica, transformando la forma en que las organizaciones de salud gestionan y procesandatos médicosAl acelerar drásticamente el movimiento de datos y la eficiencia computacional, esta infraestructura permite a los radiólogos hacer más rápido,más diagnósticos precisos al tiempo que se maximiza el retorno de las inversiones en tecnología.